package com.bst;


import com.queue.ArrayQueue;
import com.queue.Queue;

import java.util.Stack;

/**
 * 二搜索树：当前节点左侧所有节点小于它，右侧所有节点都大于它
 *
 */
public class BST<E extends Comparable<E>> {
    private class Node{
        public E e;
        public Node left, right;

        public Node(E e) {
            this.e = e;
            this.left = null;
            this.right = null;
        }
    }
    private Node root;
    private int size;

    public BST() {
        this.root = null;
        this.size = 0;
    }

    public int size() {
        return size;
    }

    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }
//     第一中递归方式
//    /**
//     * 添加元素
//     * @param e
//     */
//    public void add(E e) {
//        if (root == null) {
//            root = new Node(e);
//            size++;
//        }else{
//            add(root, e);
//        }
//    }
//
//    /**
//     * 向以node为根节点的二分搜索树中添加元素
//     * 递归，把元素分别和节点的左节点和右节点比较
//     * @param node
//     * @param e
//     */
//    private void add(Node node, E e) {
//        /*递归终止条件*/
//        if (e.equals(node.e)) {
//            return;
//        } else if (e.compareTo(node.e) < 0 && node.left == null) {
//            node.left = new Node(e);
//            size++;
//            return;
//        } else if (e.compareTo(node.e) > 0 && node.right == null) {
//            node.right = new Node(e);
//            size++;
//            return;
//        }
//
//
//        if (e.compareTo(node.e) < 0) {
//            add(node.left, e);
//        }else {
//            add(node.right, e);
//        }
//    }

    //第二种递归方式
    public void add(E e) {
       root = add(root, e);
    }

    /**
     * 向子树插入元素，用返回插入后的子树替换原来的子树
     * @param node 节点
     * @param e 元素
     * @return 插入后的树
     */
    private Node add(Node node, E e) {
        if (node == null) {
            size++;
            return new Node(e);
        }

        if (e.compareTo(node.e) < 0) {
            node.left = add(node.left, e);
        } else if (e.compareTo(node.e) > 0) {
            node.right = add(node.right, e);
        }
        return node;
    }

    /**
     * 查询是否存在
     * @param e 元素
     * @return
     */
    public boolean containes(E e) {
        return containes(root, e);
    }

    private boolean containes(Node node, E e) {
        if (node == null) {
            return false;
        }

        if (e.equals(node.e)) {
            return true;
        } else if (e.compareTo(node.e) < 0) {
            return containes(node.left, e);
        }else {
            return containes(node.right, e);
        }
    }

    /**
     * 前序遍历
     * 先遍历跟节点，然后遍历左子树，然后再遍历右子树
     */
    public void preOrder() {
        preOrder(root);
    }

    private void preOrder(Node node) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        System.out.println(node.e + "\t");
        preOrder(node.left);
        preOrder(node.right);
    }

    /**
     * 中序遍历
     * 先遍历左节点，再遍历根节点，最后遍历又节点
     * 应用场景：排序（从小到大）
     */
    public void inOrder() {
        inOrder(root);
    }

    private void inOrder(Node node) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        inOrder(node.left);
        System.out.print(node.e + "\t");
        inOrder(node.right);
    }

    /**
     * 后序遍历
     * 先遍历左节点，然后遍历又节点，最后遍历根节点
     * 应用场景：内存释放
     */
    public void postOrder() {
        postOrder(root);
    }

    private void postOrder(Node node) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        postOrder(node.left);
        postOrder(node.right);
        System.out.print(node.e + "\t");
    }

    /**
     * 非递归前序遍历
     */
    public void preOrderNR() {
        Stack<Node> stack = new Stack<>();
        stack.push(root);
        while (!stack.isEmpty()) {
            Node cur = stack.pop();
            System.out.print(cur.e + "\t");

            if (cur.right != null) {
                stack.push(cur.right);
            }
            if (cur.left != null) {
                stack.push(cur.left);
            }
        }
    }

    /**
     * 层序遍历:从根节点开始，从最左侧的节点向最右侧的节点遍历，一层遍历完了遍历下一层
     * 队列实现
     */
    public void levelOrder() {
        Queue<Node> queue = new ArrayQueue<>();
        queue.enQueue(root);

        while (!queue.isEmpty()) {
            Node cur = queue.getFront();
            queue.deQueue();
            System.out.print(cur.e + "\t");

            if (cur.left != null) {
                queue.enQueue(cur.left);
            }
            if (cur.right != null) {
                queue.enQueue(cur.right);
            }
        }
    }



    public void removeMin() {
        removeMin(root);
    }

    /**
     * 删除以node为根的二分搜索树的最小节点
     * 返回删除节点后新的二分搜索树的根
     * 其实并不是真正的删除，只是把最小节点废弃了，让原最小节点的右节点充当最小节点，一层一层拼回去
     * @param node
     * @return
     */
    private Node removeMin(Node node) {
        if (node.left == null) {
            //返回被删除节点的右节点
            size--;
            return node.right;
        }
        node.left = removeMin(node.left);
        return node;
    }
}
